Question

我试图打破我以前的问题，并制定了一个计划，以不同的步骤实现我最终寻找的目标。目前，我正在尝试进行循环，以确定是否为每个独特来源打开了机械系统，如下面source列中的第一个表所示。

例如，我已经获得了以下个人资料，告诉我4个季节中每个季节的系统正常工作时间。请注意，一些来源在一天内有多个时段，因此您可以看到堆栈2重复2个时段。

我现在想要实现的是，我创建了一些示例日期，并希望循环浏览每个独特的来源，并根据{中提供的信息，说明系统是否在特定时间开启或关闭{1}}表。到目前为止，我所做的是使用以下代码创建下表：

以下代码将创建上表：

Profile

我现在要做的是为# create dates table dates =data.frame(dates=seq( from=as.POSIXct("2010-1-1 0:00", tz="UTC"), to=as.POSIXct("2012-12-31 23:00", tz="UTC"), by="hour")) # add year month day hour weekday column dates$year <- format(dates[,1], "%Y") # year dates$month <- format(dates[,1], "%m") # month dates$day <- format(dates[,1], "%d") # day dates$hour <- format(dates[,1], "%H") # hour dates$weekday <- format(dates[,1], "%a") # weekday # set system locale for reproducibility Sys.setlocale(category = "LC_TIME", locale = "en_US.UTF-8") # calculate season column d = function(month_day) which(lut$month_day == month_day) lut <- data.frame(all_dates = as.POSIXct("2012-1-1") + ((0:365) * 3600 * 24), season = NA) lut <- within(lut, { month_day = strftime(all_dates, "%b-%d") }) lut[c(d("Jan-01"):d("Mar-15"), d("Nov-08"):d("Dec-31")), "season"] = "winter" lut[c(d("Mar-16"):d("Apr-30")), "season"] = "spring" lut[c(d("May-01"):d("Sep-27")), "season"] = "summer" lut[c(d("Sep-28"):d("Nov-07")), "season"] = "autumn" rownames(lut) = lut$month_day dates = within(dates, { season = lut[strftime(dates, "%b-%d"), "season"] })表格中的Source列中的每个唯一值添加右侧列，并根据以下条件估算系统开启或关闭的天气数据集中的每小时。

我正在努力解决如何在新列中使用多个if条件和粘贴值来执行类似于vlookup的编程概念。例如，对于我的示例数据，循环应创建2个程序，因为profile列只有2个唯一来源Source和Stack 1。棘手的一点是带有它的if语句需要类似的东西：

作为示例，表2的第一行应该与季节列的值与Stack 2表匹配，并查看该小时是否在系统启动的特定季节的时间段内。如果它在规定的时间内落入，则说“打开”，如果外面只是说profile。所以结果应该看起来像下图中的2个红色字体列：

冬天的一个例子：

春天的一个例子：我已设法使用以下代码获取列的唯一值：

off

但现在它还没有进一步使用for循环。

我只是想知道是否有人可以给我任何建议，我如何使用表2中的独特来源创建另外两列的循环？

以下是我正在使用的典型的每周“个人资料”数据表：

values <- unique(profile$Source)

非常感谢

Answer 1

为了实现从profile到dates的所需数据传输，您必须转换profile数据，然后将其与dates一起加入。对于以下步骤，我使用了data.table包。

1）加载data.table包并将数据集转换为data.tables（增强型数据帧）：

library(data.table)

setDT(profile)
setDT(dates)

2）重新格式化profile数据集中的值：

# set the 'off' values to NA
profile[profile=="off"] <- NA
# make sure that all the remaining values are numeric (which wasn't the case)
profile <- profile[, lapply(.SD, as.character), by=.(Source,Period,Day)][, lapply(.SD, as.numeric), by=.(Source,Period,Day)]

3）为每个季节创建数据集，其中Source的每一个（或两个）的值为on。我只为春季和冬季做过，因为夏季和秋季只有off / NA值（我们将在稍后处理）：

pr.spring <- profile[, .(season = "spring",
                         hour = c(`Spring On`:(`Spring Off`-1))),
                     by=.(Source,Period,Day)]
pr.winter <- profile[!is.na(`Winter On`), .(season = "winter",
                                            hour = c(`Winter On`:(`Winter Off`-1))),
                     by=.(Source,Period,Day)]

请注意，我使用了Spring Off - 1。那是因为我认为Stack在23:00关闭了。使用-1我包括第22小时但不包括第23小时。如果需要，您可以更改此设置。

4）将步骤3中的数据集绑定在一起，并为dcast操作准备结果数据集：

prof <- rbindlist(list(pr.spring,pr.winter))
prof <- prof[, .(weekday = Day, season, Source = gsub(" ",".",Source), hour = sprintf("%02d",hour))]

5）将数据集从步骤4转换为包含每个堆栈列的数据集，并将weekday列更改为字符。后一步中的连接操作需要后者，因为weekday数据集中的dates列也是字符列：

profw <- dcast(prof, weekday + season + hour ~ Source, value.var = "hour", fun.aggregate = length, fill = 0)
profw[, weekday := as.character(weekday)]

6）将两个数据集合并在一起并用0填充缺失值（记得我说：＆＃34;我们将在稍后处理这些数据＆＃34; ;在步骤3）：

dates.new <- profw[dates, on=c("weekday", "season", "hour")][is.na(Stack.1), `:=` (Stack.1 = 0, Stack.2 = 0)]

结果数据集现在包含dates数据集中每个日期的堆栈列，其中1 ="on"和0 = "off"。

结果数据集中的快照：

> dates.new[weekday=="Fri" & hour=="03" & month %in% c("03","04","09")]
    weekday season hour Stack.1 Stack.2               dates year month day
 1:     Fri winter   03       1       1 2010-03-05 03:00:00 2010    03  05
 2:     Fri winter   03       1       1 2010-03-12 03:00:00 2010    03  12
 3:     Fri spring   03       1       0 2010-03-19 03:00:00 2010    03  19
 4:     Fri spring   03       1       0 2010-03-26 03:00:00 2010    03  26
 5:     Fri spring   03       1       0 2010-04-02 03:00:00 2010    04  02
 6:     Fri spring   03       1       0 2010-04-09 03:00:00 2010    04  09
 7:     Fri spring   03       1       0 2010-04-16 03:00:00 2010    04  16
 8:     Fri spring   03       1       0 2010-04-23 03:00:00 2010    04  23
 9:     Fri spring   03       1       0 2010-04-30 03:00:00 2010    04  30
10:     Fri summer   03       0       0 2010-09-03 03:00:00 2010    09  03
11:     Fri summer   03       0       0 2010-09-10 03:00:00 2010    09  10
12:     Fri summer   03       0       0 2010-09-17 03:00:00 2010    09  17
13:     Fri summer   03       0       0 2010-09-24 03:00:00 2010    09  24
14:     Fri winter   03       1       1 2011-03-04 03:00:00 2011    03  04
15:     Fri winter   03       1       1 2011-03-11 03:00:00 2011    03  11
16:     Fri spring   03       1       0 2011-03-18 03:00:00 2011    03  18
17:     Fri spring   03       1       0 2011-03-25 03:00:00 2011    03  25
18:     Fri spring   03       1       0 2011-04-01 03:00:00 2011    04  01
19:     Fri spring   03       1       0 2011-04-08 03:00:00 2011    04  08
20:     Fri spring   03       1       0 2011-04-15 03:00:00 2011    04  15
21:     Fri spring   03       1       0 2011-04-22 03:00:00 2011    04  22
22:     Fri spring   03       1       0 2011-04-29 03:00:00 2011    04  29
23:     Fri summer   03       0       0 2011-09-02 03:00:00 2011    09  02
24:     Fri summer   03       0       0 2011-09-09 03:00:00 2011    09  09
25:     Fri summer   03       0       0 2011-09-16 03:00:00 2011    09  16
26:     Fri summer   03       0       0 2011-09-23 03:00:00 2011    09  23
27:     Fri autumn   03       0       0 2011-09-30 03:00:00 2011    09  30
28:     Fri winter   03       1       1 2012-03-02 03:00:00 2012    03  02
29:     Fri winter   03       1       1 2012-03-09 03:00:00 2012    03  09
30:     Fri spring   03       1       0 2012-03-16 03:00:00 2012    03  16
31:     Fri spring   03       1       0 2012-03-23 03:00:00 2012    03  23
32:     Fri spring   03       1       0 2012-03-30 03:00:00 2012    03  30
33:     Fri spring   03       1       0 2012-04-06 03:00:00 2012    04  06
34:     Fri spring   03       1       0 2012-04-13 03:00:00 2012    04  13
35:     Fri spring   03       1       0 2012-04-20 03:00:00 2012    04  20
36:     Fri spring   03       1       0 2012-04-27 03:00:00 2012    04  27
37:     Fri summer   03       0       0 2012-09-07 03:00:00 2012    09  07
38:     Fri summer   03       0       0 2012-09-14 03:00:00 2012    09  14
39:     Fri summer   03       0       0 2012-09-21 03:00:00 2012    09  21
40:     Fri autumn   03       0       0 2012-09-28 03:00:00 2012    09  28

循环遍历列的唯一值并创建多个列

1 个答案: